【Python-Tensorflow】tf.data.Dataset的解析与使用

参考资料

1 作用

dataset = tf.data.Dataset…()

构建和处理数据集。包括三种类型的操作。

• 根据输入数据创建源数据集。
• 应用数据集转换以预处理数据。
• 遍历数据集并处理元素。

2 tf.data.Dataset的函数 2.1 from_generator()

通过生成器去创建dataset，该函数的参数用于传生成器

# 定义生成器
def gen():
  ragged_tensor = tf.ragged.constant([[1, 2], [3]])
  yield 42, ragged_tensor
# 创建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
     gen,
     # 定义输出形状和输出类型
     output_signature=(
     	 # 定义输出形状
         tf.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32),
         # 定义输出类型
         tf.RaggedTensorSpec(shape=(2, None), dtype=tf.int32)))

print(list(dataset.take(1)))

2.2 from_tensor_slices()

对给定张量进行切片 给定的张量沿其第一维被切片。此操作将保留输入张量的结构，删除每个张量的第一维并将其用作数据集维。所有输入张量的第一个维度必须具有相同的大小。

# Slicing a 1D tensor produces scalar tensor elements.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
list(dataset.as_numpy_iterator())

# Slicing a tuple of 1D tensors produces tuple elements containing
# scalar tensors.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([1, 2], [3, 4], [5, 6]))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(1,3,5),(2,4,6)]

# Dictionary structure is also preserved.
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
list(dataset.as_numpy_iterator()) == [{'a': 1, 'b': 3},
                                      {'a': 2, 'b': 4}]
True

2.3 from_tensors()

创建一个Dataset包含给定张量的单个元素的。 from_tensors产生仅包含单个元素的数据集。要将输入张量切成多个元素，请from_tensor_slices改用

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors([1, 2, 3])
list(dataset.as_numpy_iterator())
[array([1,2,3],dtype=int32)]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(([1, 2, 3], 'A'))
list(dataset.as_numpy_iterator())
[(array([1,2,3],dtype=int32),b'A')]

3 dataset 的函数 3.1 apply()

apply启用自定义Dataset转换的链接，这些转换表示为采用一个Dataset参数并返回transformd的函数Dataset。

dataset = tf.data.Dataset.range(100)
def dataset_fn(ds):
  return ds.filter(lambda x: x  [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 8)  # ==> [ 4, 5, 6, 7 ]
ds = a.concatenate(b)
list(ds.as_numpy_iterator())
[1,2,3,4,5,6,7]
# The input dataset and dataset to be concatenated should have the same
# nested structures and output types.
c = tf.data.Dataset.zip((a, b))
a.concatenate(c)
错误，a、c类型不同，c是tf.int64类型，a是int64类型
d = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])
a.concatenate(d)
错误，a、d类型不同，a是int64类型，d是string类型

3.7 enumerate()

枚举此数据集的元素。 它类似于python的enumerate

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.enumerate(start=5)
for element in dataset.as_numpy_iterator():
  print(element)
(5,1)
(6,2)
(7,4)

3.8 filter()

根据自定义过滤函数去过滤此数据集

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.filter(lambda x: x  [ 1, 2, 3 ]
b = tf.data.Dataset.range(4, 7)  # ==> [ 4, 5, 6 ]
ds = tf.data.Dataset.zip((a, b))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(1,4),(2,5),(3,6)]
ds = tf.data.Dataset.zip((b, a))
list(ds.as_numpy_iterator())
[(4,1),(5,2),(6,3)]

2.11 window()

window(size, shift=None, stride=1, drop_remainder=False)

将输入元素（嵌套）组合到窗口（嵌套）的数据集中。说白了就是按窗口大小划分数据集。 “窗口”是大小为平面元素的有限数据集size（如果没有足够的输入元素来填充窗口并drop_remainder计算为，则可能会更少 False）。 该shift参数确定窗口在每次迭代中移动的输入元素的数量。如果窗口和元素都从0开始编号，则窗口中的第一个元素k将是k * shift 输入数据集的元素。特别是，第一个窗口的第一个元素将始终是输入数据集的第一个元素。 所述stride参数确定输入元件的步幅，并且 shift参数确定窗口的移位。

dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(2)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0,1]
[2,3]
[4,5]
[6]
dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0,1,2]
[2,3,4]
[4,5,6]
dataset = tf.data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)
for window in dataset:
  print(list(window.as_numpy_iterator()))
[0,2,4]
[1,3,5]
[2,4,6]

请注意，将window转换应用于嵌套元素的数据集时，它将生成嵌套窗口的数据集。

nested = ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(nested).window(2)
for window in dataset:
  def to_numpy(ds):
    return list(ds.as_numpy_iterator())
  print(tuple(to_numpy(component) for component in window))
([1,2],[5,6])
([3,4],[7,8])

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'a': [1, 2, 3, 4]})
dataset = dataset.window(2)
for window in dataset:
  def to_numpy(ds):
    return list(ds.as_numpy_iterator())
  print({'a': to_numpy(window['a'])})
  {'a':[1,2]}
  {'a':[3,4]}

3.12 unbatch()

将数据集的元素拆分为多个元素。 例如，如果数据集的元素是shape [B, a0, a1, …]，其中B每个输入元素的位置可能有所不同，那么对于数据集中的每个元素，未批处理的数据集将包含Bshape的连续元素[a0, a1, …]。

elements = [ [1, 2, 3], [1, 2], [1, 2, 3, 4] ]
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: elements, tf.int64)
dataset = dataset.unbatch()
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1,2,3,1,2,1,2,3,4]

3.13 take()

从此数据集中Dataset最多创建一个count元素

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.take(3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0,1,2]

3.14 skip()

创建一个Dataset跳过count此数据集中的元素的。

dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.skip(7)
list(dataset.as_numpy_iterator())
python
[7,8,9]

3.15 shuffle()

shuffle(buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None)

随机重新排列此数据集的元素。 该数据集用buffer_size元素填充缓冲区，然后从该缓冲区中随机采样元素，用新元素替换所选元素。为了实现完美的改组，需要缓冲区大小大于或等于数据集的完整大小。

例如，如果您的数据集包含10,000个元素但buffer_size设置为1,000，则shuffle最初将仅从缓冲区的前1,000个元素中选择一个随机元素。选择一个元素后，其缓冲区中的空间将被下一个（即1,001个）元素替换，并保留1,000个元素缓冲区。

reshuffle_each_iteration控制随机播放顺序对于每个时期是否应该不同。在TF 1.X中，创建历元的惯用方式是通过repeat转换：

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.shuffle(3, reshuffle_each_iteration=True)
dataset = dataset.repeat(2)  # doctest: +SKIP
[1,0,2,1,2,0]

3.16 shard()

shard( num_shards, index)

返回dataset指定索引开始，一定步长下的所有数据 num_shards步长，index索引

A = tf.data.Dataset.range(10)
B = A.shard(num_shards=3, index=0)
list(B.as_numpy_iterator())
[0,3,6,9]
C = A.shard(num_shards=3, index=1)
list(C.as_numpy_iterator())
[1,4,7]
D = A.shard(num_shards=3, index=2)
list(D.as_numpy_iterator())
[2,5,8]

3.17 repeat()

重复此数据集

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.repeat(3)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

3.18 reduce()

reduce( initial_state, reduce_func)

将输入数据集简化为单个元素。 转换将reduce_func依次调用输入数据集的每个元素，直到数据集用完为止，以其内部状态聚合信息。该initial_state参数用于初始状态，并返回最终状态作为结果。

tf.data.Dataset.range(5).reduce(np.int64(0), lambda x, _: x + 1).numpy()
5
tf.data.Dataset.range(5).reduce(np.int64(0), lambda x, y: x + y).numpy()
10

3.19 prefetch()

创建一个Dataset从该数据集中预提取元素的。

大多数数据集输入管道应以调用结束prefetch。这允许在处理当前元素时准备以后的元素。这通常会提高延迟和吞吐量，但以使用额外的内存存储预取元素为代价。

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = dataset.prefetch(2)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[0,1,2]

3.20 map()

map(map_func, num_parallel_calls=None, deterministic=None)

此转换将应用于map_func此数据集的每个元素，并以与输入中出现的顺序相同的顺序返回包含转换后的元素的新数据集。map_func可用于更改值和数据集元素的结构。例如，向每个元素加1或投影元素组件的子集。

dataset = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
dataset = dataset.map(lambda x: x + 1)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[2,3,4,5,6]

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
# `map_func` returns two `tf.Tensor` objects.
def g(x):
  return tf.constant(37.0), tf.constant(["Foo", "Bar", "Baz"])
result = dataset.map(g)
result.element_spec
(TensorSpec(shape=(),dtype=tf.float32,name=None),
 TensorSpec(shape=(3,),dtype=tf.int32,name=None))

# `map_func` can return nested structures.
def i(x):
  return (37.0, [42, 16]), "foo"
result = dataset.map(i)
result.element_spec
(TensorSpec(shape=(),dtype=tf.float32,name=None),
 TensorSpec(shape=(2,),dtype=tf.int32,name=None),
 TensorSpec(shape=(),dtype=tf.string,name=None))

3.21 interleave()

interleave( map_func, cycle_length=None, block_length=None, num_parallel_calls=None, deterministic=None )

map_func跨此数据集映射，并交织结果。 例如，您可以用来Dataset.interleave()同时处理许多输入文件：

• cycle_length和block_length参数控制在其中的元件所产生的顺序。cycle_length控制并发处理的输入元素的数量。
• 如果设置cycle_length为1，则此转换将一次处理一个输入元素，并将产生与相同的结果tf.data.Dataset.flat_map。
• 一般来说，这种转换将适用map_func于cycle_length输入元件，开放迭代对返回的Dataset对象，并循环通过它们产生block_length从每个迭代连续元素，并且每个其到达一个迭代的结束时间消耗下一个输入元件。

dataset = Dataset.range(1, 6)  # ==> [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
# NOTE: New lines indicate "block" boundaries.
dataset = dataset.interleave(
    lambda x: Dataset.from_tensors(x).repeat(6),
    cycle_length=2, block_length=4)
list(dataset.as_numpy_iterator())
[1,1,1,1,
2,2,2,2,
1,1,
2,2,
3,3,3,3,
4,4,4,4,
3,3,
4,4,
5,5,5,5,
5,5]